主要观点总结
本文介绍了两种大语言模型：LLaDA和LLaDA-V。LLaDA证明了扩散模型在纯语言任务上的效能，而LLaDA-V则展示了扩散模型在多模态任务中的优势。文章从背景、方法、性能亮点等方面对两款模型进行了详细介绍，并比较了它们与自回归模型的性能。此外，文章还探讨了扩散模型的优势及未来展望。
关键观点总结
关键观点1: LLaDA和LLaDA-V的提出背景
随着人工智能的发展，大语言模型的应用越来越广泛。然而，传统的自回归模型存在一些局限性，因此研究者提出了扩散模型作为新的探索方向。LLaDA和LLaDA-V就是在此背景下诞生的。
关键观点2: 扩散模型与自回归模型的比较
扩散模型通过前向掩码加噪和反向去噪机制实现大语言模型的核心能力，与传统自回归模型相比，扩散模型在可扩展性、上下文学习和指令遵循等方面表现优异，具备与自回归模型相当或更好的性能。
关键观点3: LLaDA-V的性能亮点
LLaDA-V作为首个纯扩散多模态大语言模型，具备卓越的数据可扩展性和竞争力。在多模态任务中，它显著超越了使用相同语言基座的自回归基线模型，达到了当前最佳性能。
关键观点4: LLaDA-V的核心方法
LLaDA-V采用经典的“视觉编码器 + MLP 投影器 + 语言模型”架构，通过结合视觉指令微调框架与LLaDA的掩码扩散机制，实现了有效的多模态对齐。其生成过程采用扩散模型的反向去噪过程，而非自回归式的逐词预测。
关键观点5: 扩散模型的潜力与挑战
扩散模型在多模态领域展现出巨大的潜力，挑战了传统观念中的自回归建模方式。随着语言扩散模型的不断发展和优化，基于扩散的MLLM将在未来扮演更重要的角色，推动多模态AI的发展。
文章预览
最近，我们和人大高瓴李崇轩、文继荣团队提出了一种新的洞察：大语言模型展现的语言智能（如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力）并非自回归机制独有，而在于背后所遵循的生成建模原则，即通过最大似然估计（或最小化 KL 散度）来逼近真实语言分布。并将其证明了出来。陆续发布了扩散大语言模型 LLaDA 和扩散多模态模型LLaDA-V 。 LLaDA证明扩散模型在纯语言任务上能与自回归模型（如LLaMA3-8B）相当。LLaDA-V 则证实了扩散语言模型能在多模态任务中也达到与自回归模型相当的性能。 本文从训练方法和性能亮点 等方面对两款模型做了技术解读 《LLaDA: Large Language Diffusion Models》 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2502.09992 1.背景 1.1. 生成模型：统一概率建模视角 生成模型本质是对高维概率分布 P θ 进行建模，旨在优化 P θ 与 P data 间的某种距
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